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基于MRI影像组学鉴别卵巢卵泡膜细胞瘤与阔韧带肌瘤
文献摘要：
目的探讨基于MRI影像组学对卵巢卵泡膜细胞瘤(OTCA)与阔韧带肌瘤(BLM)的鉴别诊断价值.资料与方法回顾性分析安阳市肿瘤医院2016年1月—2021年3月经病理证实的76例OTCA和58例BLM的MRI图像,比较两组疾病的MRI特征.于肿瘤最大层面勾画感兴趣区提取T2WI脂肪抑制序列图像纹理特征,采用分层抽样方式按照7:3分为训练组104例和测试组30例,根据病理结果分为OTCA亚组和BLM亚组.基于训练组,使用最小绝对收缩和选择算子回归分析筛选关键特征,根据回归模型中变量的回归系数,建立线性方程计算影像组学标签评分.采用受试者工作特征(ROC)曲线评价基于MRI图像特征、影像组学及其组合区分两种疾病的能力.结果共4个MRI特征为鉴别两组疾病的独立特征,包括同侧卵巢可见性(χ2=5.503,P<0.05)、外周囊性区(χ2=7.693,P<0.05)、动脉期强化程度(P<0.05)及表观扩散系数(t=3.310,P<0.05);训练组和测试组OTCA、BLM亚组的影像组学标签评分比较,差异均有统计学意义(P<0.05).联合MRI图像特征和影像组学标签评分诊断效能最高,在训练组和验证组中的ROC曲线下面积分别为0.900和0.891,敏感度分别为95.8％和99.8％,特异度分别为82.6％和75.0％,准确度分别为83.8％和80.1％.与传统MRI特征(训练组和验证组ROC曲线下面积分别为0.800、0.767,敏感度分别为66.0％、68.8％,特异度分别为84.2％、75.0％,准确度分别为76.9％、71.1％)相比,联合MRI图像特征和影像组学标签评分训练组和测试组诊断效能均有提高(P<0.05).结论基于MRI影像组学可以提高MRI鉴别OTCA与BLM的能力.
文献关键词：
卵巢肿瘤;肌瘤;阔韧带;磁共振成像;影像组学;病理学;外科;诊断;鉴别
中图分类号：
作者姓名：
夏旭东;李铭;王海彬;王功夏;王亚龙;周小山
作者机构：
河南省安阳市肿瘤医院医学影像科,河南 安阳 455001
文献出处：
引用格式：
[1]夏旭东;李铭;王海彬;王功夏;王亚龙;周小山-.基于MRI影像组学鉴别卵巢卵泡膜细胞瘤与阔韧带肌瘤)[J].中国医学影像学杂志,2022(02):145-152
A类：
OTCA
B类：
影像组学,卵泡,膜细胞,阔韧带,肌瘤,BLM,鉴别诊断价值,安阳市,肿瘤医院,月经病,勾画,感兴趣区,T2WI,脂肪抑制,序列图像,图像纹理特征,分层抽样,训练组,病理结果,最小绝对收缩和选择算子,选关,关键特征,回归系数,线性方程,受试者工作特征,图像特征,同侧,可见性,囊性,动脉期,表观扩散系数,分诊,诊断效能,卵巢肿瘤,磁共振成像
AB值：
0.241542
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